基于先驗(yàn)約束的圖像盲復(fù)原方法研究.pdf

1、圖像盲復(fù)原是一個(gè)嚴(yán)重的病態(tài)問(wèn)題，一般需要結(jié)合圖像和模糊核的一些先驗(yàn)對(duì)整個(gè)過(guò)程進(jìn)行正則化約束，將其轉(zhuǎn)化為良態(tài)問(wèn)題。圖像盲復(fù)原有兩種基本的框架：一是先驗(yàn)辨識(shí)，它是先單獨(dú)估計(jì)模糊核，然后再利用估計(jì)出的模糊核復(fù)原出清晰圖像；二是聯(lián)合辨識(shí)，它是同時(shí)交替估計(jì)出模糊核和清晰圖像。先驗(yàn)辨識(shí)將圖像盲復(fù)原分開(kāi)成兩個(gè)單獨(dú)的過(guò)程，即模糊核估計(jì)和清晰圖像復(fù)原，所以計(jì)算量比較少。本文在先驗(yàn)辨識(shí)框架下開(kāi)展圖像盲復(fù)原研究工作，首先對(duì)圖像和模糊核的先驗(yàn)約束問(wèn)題進(jìn)行較深入

2、地研究。然后根據(jù)研究結(jié)果，提出一種基于先驗(yàn)約束的圖像盲復(fù)原方法，該方法在模糊核估計(jì)過(guò)程采用圖像的L0稀疏先驗(yàn)和模糊核的高斯先驗(yàn)構(gòu)造代價(jià)函數(shù)，在清晰圖像復(fù)原過(guò)程采用基于超拉普拉斯先驗(yàn)約束的非盲方法對(duì)模糊圖像進(jìn)行復(fù)原。
　　本研究主要內(nèi)容包括：⑴調(diào)研了國(guó)內(nèi)外關(guān)于圖像盲復(fù)原方法的研究現(xiàn)狀，深入學(xué)習(xí)了圖像盲復(fù)原的相關(guān)理論知識(shí)，并總結(jié)出了本課題的主要研究難點(diǎn)。⑵分別對(duì)模糊核估計(jì)和清晰圖像復(fù)原兩個(gè)過(guò)程中關(guān)于圖像和模糊核的先驗(yàn)約束問(wèn)題進(jìn)行了研究

3、。對(duì)模糊核估計(jì)過(guò)程，重點(diǎn)分析了圖像的L1先驗(yàn)、L1/L2歸一化先驗(yàn)、L0稀疏先驗(yàn)；對(duì)清晰圖像復(fù)原過(guò)程，重點(diǎn)分析了圖像的高斯先驗(yàn)、拉普拉斯先驗(yàn)、混合高斯先驗(yàn)、超拉普拉斯先驗(yàn)。分析結(jié)果表明：模糊核估計(jì)過(guò)程使用圖像的L0稀疏先驗(yàn)有利于估計(jì)出準(zhǔn)確的模糊核，而清晰圖像復(fù)原過(guò)程使用超拉普拉斯先驗(yàn)有利于復(fù)原出細(xì)節(jié)清晰的圖像。⑶提出一種基于L0稀疏先驗(yàn)約束的模糊核估計(jì)方法，該方法利用圖像的L0稀疏先驗(yàn)和模糊核的高斯先驗(yàn)構(gòu)造代價(jià)函數(shù)。同時(shí)在圖像正則化參數(shù)

4、中引入自適應(yīng)調(diào)節(jié)因子，它可以根據(jù)圖像的不同區(qū)域自動(dòng)調(diào)節(jié)圖像正則化參數(shù)的大小，從而在圖像含有豐富的細(xì)節(jié)或模糊尺度較大時(shí)，仍然可以估計(jì)出較準(zhǔn)確的模糊核。⑷設(shè)計(jì)了基于半二次性懲罰技術(shù)的迭代求解算法，對(duì)模糊核估計(jì)的代價(jià)函數(shù)進(jìn)行求解。求解過(guò)程中對(duì)每次迭代估計(jì)出的模糊核施加動(dòng)態(tài)閾值約束，以此來(lái)抑制模糊核中的噪聲，同時(shí)保護(hù)模糊核的內(nèi)在特性不被破壞。將估計(jì)出的模糊核用到基于超拉普拉斯先驗(yàn)約束的非盲復(fù)原方法中，實(shí)現(xiàn)對(duì)模糊圖像的復(fù)原。⑸為了驗(yàn)證所提出方法的